텍스트마이닝 예제

텍스트 마이닝은 마케팅에도 사용되기 시작했으며, 특히 분석적인 고객 관계 관리에도 사용되고 있습니다. [24] Coussement 및 Van den Poel(2008)[25][26]을 적용하여 고객 이탈(고객 감소)에 대한 예측 분석 모델을 개선합니다. [25] 텍스트 마이닝도 주식 반품 예측에 적용되고 있습니다. [27] 텍스트 데이터 마이닝이라고도 하는 텍스트 마이닝은 텍스트 분석과 거의 동등한 값이며 텍스트에서 고품질 정보를 도출하는 프로세스입니다. 고품질 정보는 일반적으로 통계 적 패턴 학습과 같은 수단을 통해 패턴 및 추세의 고안을 통해 파생됩니다. 텍스트 마이닝은 일반적으로 입력 텍스트를 구조화하는 프로세스(일반적으로 파생된 언어 적 특징의 추가 및 다른 기능의 제거 및 데이터베이스에 후속 삽입)를 구성하여 구조화 된 데이터 내에서 패턴을 도출하는 프로세스를 포함합니다. 그리고 마지막으로 출력의 평가 및 해석. 텍스트 마이닝에서 `고품질`은 일반적으로 관련성, 참신성 및 관심의 일부 조합을 의미합니다. 일반적인 텍스트 마이닝 작업에는 텍스트 분류, 텍스트 클러스터링, 개념/엔터티 추출, 세분화된 분류, 감정 분석, 문서 요약 및 엔터티 관계 모델링(예: 명명된 관계 간의 학습 관계) 엔터티)를 제공합니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 자연스럽게 인간과 상호 작용할 수 있습니다.

그것은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 그것에서 의미를 파생하는 데 도움이됩니다. NLP는 음성 인식, 언어 번역, 문서 분류에서 정보 추출에 이르기까지 여러 가지 문제가 있습니다. 영화 리뷰를 분석하는 것은 영화 리뷰에서 간단한 NLP 단어 가방 모델을 보여주는 고전적인 예 중 하나입니다. 데이터베이스 큐레이션 및 정밀 의학을 위한 생물 의학 문헌에서 텍스트 마이닝 유전자형-표현형 관계 – 연구원은 완전한 유전자형 표현형을 채굴하기 위한 매우 정확한 기계 학습 기반 텍스트 마이닝 접근법을 개발했습니다. 생물 의학 문학에서 관계. 질병-유전자-변이체 삼중항은 10가지 중요한 질병세트와 관련된 PubMed의 모든 추상으로부터 추출되었다. 쿼리된 질병과 관련되었던 돌연변이는 질병 관련 돌연변이를 검출하기 위하여 훈련된 기계 학습 (ML) 기지를 둔 분류 알고리즘을 사용하여 확인되었습니다. 다음 10개의 텍스트 마이닝 예제에서는 비정형 데이터 관리 기법을 실제적용하면 조직 프로세스뿐만 아니라 경쟁력 있는 역량에도 어떤 영향을 미치는지 보여 줍니다. 텍스트는 정서적 컴퓨팅의 관련 영역에서 감정을 감지하는 데 사용되었습니다. [31] 정서적 컴퓨팅에 대한 텍스트 기반 접근 방식은 학생 평가, 어린이 이야기 및 뉴스 기사와 같은 여러 코포라에 사용되었습니다.

과거의 조감도: 디지털 역사, 먼 독서, 스포츠 역사 – 이 연구는 무하마드 알리, 호주 여성 서핑, 동성애에 관한 세 가지 신문 사례 연구를 통해 연구 도구로 먼 독서의 유용성을 조사합니다. 언어와 호주 스포츠.